Guide e How-to

HR Analytics: come migliorare le performance aziendali attraverso un approccio HR data-driven

Con strumenti di Data Intelligence e Advanced Analytics, la Direzione HR può gestire e organizzare l’enorme quantità di dati e insight a disposizione e utilizzarli come un vero e proprio asset per prendere decisioni e compiere azioni sulla base di risultati chiari e strutturati. Un vademecum su come utilizzare i dati e quali analisi compiere

03 Mar 2022

Michele Zanelli

“Data Insights & Organization” Associate Partner P4I – Partners4Innovation

Chiara Calafiore

“People & Innovation” Manager, P4I - Partners4Innovation

In un mondo del lavoro in continua trasformazione la Direzione HR sta assumendo sempre più un ruolo chiave per supportare le aree di business, grazie anche all’adozione di tecnologie digitali che fino a poco tempo fa erano considerate distanti dai processi di gestione delle risorse umane, come ad esempio Intelligenza Artificiale e Big Data & Analytics. Non stupisce quindi che si senta parlare sempre più spesso di HR Analytics (o People Analytics, ndr.).

Per guidare l’evoluzione organizzativa è, infatti, necessario che la Direzione HR definisca e attui una vera e propria strategia digitale interna, incrementando la capacità delle proprie persone di sfruttare i dati per prendere le decisioni chiave, ma anche per svolgere le normali attività quotidiane. Per questo è importante che al suo interno le persone siano sempre più in grado di interrogare i dati per gestire nuovi fenomeni e talvolta prevederli.

HR Analytics, di cosa si tratta

L’area delle Risorse Umane ha infatti a disposizione moltissimi dati sui collaboratori che, se utilizzati correttamente, si possono valorizzare per ottenere insight fruibili dai manager delle diverse funzioni.

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Attraverso opportune tecniche di analisi è possibile trattare i dati HR in combinazione con tutti quelli che si generano nei processi di business, sfruttando dunque il vasto ed eterogeneo patrimonio informativo aziendale. Tramite lo sviluppo di algoritmi e l’applicazione di modelli e soluzioni di Data Intelligence e Advanced Analytics, i dati possono essere infatti utilizzati come un vero e proprio asset che permette di prendere decisioni e compiere azioni sulla base di risultati oggettivamente fondati.

Perché il valore dei dati possa esprimersi nella sua totalità, molte aziende però devono fare ancora un importante percorso di evoluzione nella gestione dell’intero ciclo di vita del dato, a partire dalla sua creazione e raccolta all’interno dell’Employee Journey, passando dalla gestione della sua qualità fino ad arrivare al disegno e allo sviluppo di use case pragmatici e di interesse. Una delle sfide in questo percorso è sicuramente rappresentata dalla creazione e dal mantenimento di dati affidabili. Tipicamente le organizzazioni hanno informazioni puntuali e aggiornate sui dati anagrafici, amministrativi e di carriera, ma nella gran parte dei casi non gestiscono in modo altrettanto accurato altri tipi di dato, importanti e necessari per sviluppare modelli di analisi affidabili, come ad esempio le competenze, le performance, l’engagement e il percorso formativo.

Le analisi che si possono fare con i People Analytics

Se è dunque chiaro che gli HR Analytics sono uno strumento potente, non si deve pensare che siano necessariamente complessi da usare. Parlando di HR Analytics, si possono identificare diversi “stadi”:

  • analisi di tipo descriptive (HR Intelligence), nel caso in cui i dati vengono utilizzati per descrivere e analizzare quanto è successo in passato attraverso dashboard e reportistiche che mostrano sintesi ed andamento di KPI HR e relativi livelli di granularità;
  • analisi di tipo diagnostic (HR Data Analytics), in cui l’analisi dei dati non si ferma al mero aspetto descrittivo, ma si propone di comprendere anche la ragione del perché si siano verificati determinati eventi. Questo tipo di approccio si realizza in una serie di analisi ad-hoc finalizzate ad approfondire un aspetto specifico HR, correlando statisticamente l’evento ad alcune variabili specifiche per generare insight di business su cui costruire un piano di interventi operativi;
  • analisi di tipo predictive (HR Advanced Analytics): si tratta dell’espressione più avanzata e complessa delle analisi dati, che si propone di creare modelli «predittivi» o di «ottimizzazione», in grado di predire i fenomeni e di spiegarne i razionali.

HR Analytics, quali sono i vantaggi di un approccio data-driven

Le pratiche di HR Analytics rivelano la loro flessibilità nella grande varietà di applicazioni. Tra i casi d’uso più rappresentativi – di particolare interesse in un momento storico come quello attuale, che sta vivendo il trend della Great Resignationvi è certamente quello relativo alla gestione del turnover. Attraverso modelli predittivi è possibile prevedere i dipendenti che probabilmente lasceranno l’organizzazione e identificare i fattori che incidono sulla decisione di abbandono. Un’altra applicazione molto diffusa è volta a supportare e ottimizzare il processo di recruiting, tramite sviluppo di modelli di Advanced Analytics per l’identificazione dei candidati che posseggono le caratteristiche dei top performer. L’individuazione stessa delle caratteristiche tipiche dei top performers si attua tramite l’applicazione di tecniche di Data Mining, così come di fattori e leve per migliorare le performance. Passando invece alle applicazioni di ottimizzazione, sono molto diffusi i modelli di career planning, a supporto dei professionisti HR nel disegnare ed ottimizzare i percorsi di carriera, o i recommendation engine in ambito formazione, per la creazione di piani personalizzati di sviluppo e formazione dei dipendenti, o ancora modelli per prevedere infortuni e aumentare il livello di sicurezza dei lavoratori.

Le potenzialità degli HR Analytics sono chiaramente vastissime, e in generale si riconducono alla possibilità di prendere decisioni sulla base di evidenze quantitative in modo rapido, sfruttando il tempo per disegnare soluzioni in maniera proattiva, e semplificando la comprensione dei fenomeni. Un altro vantaggio è sicuramente quello economico, direttamente derivante dalla riduzione dei costi di gestione dei processi, ad es. recruiting, gestione e sostituzione del personale. Infine, ma non meno importante, questo tipo di approccio permette l’empowerment dei professionisti HR e lo sviluppo di nuove competenze, favorendo un maggiore engagement anche a livello aziendale.

Se i benefici di introdurre un approccio HR Data Driven sono considerevoli, non bisogna dimenticare che il successo di iniziative di questo tipo si ottiene lavorando in maniera sinergica su dati, strumenti, processi e competenze. Bisogna inoltre ricordare l’importanza di interpretare criticamente i dati alla luce della conoscenza dell’organizzazione e dell’esperienza professionale, sottoponendoli a test retrospettivi e confrontando le previsioni con la realtà.

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Michele Zanelli
“Data Insights & Organization” Associate Partner P4I – Partners4Innovation

Si occupa di estrarre valore dai dati, sviluppando modelli matematici a supporto delle decisioni e introducendo nuovi assetti organizzativi per gestire e governare i dati in modo efficace. Svolge attività di ricerca all’interno dell’Osservatorio Artificial intelligence del Politecnico di Milano, dove di occupa principalmente di Intelligent Process Automation. Proviene dal mondo dell’Information Technology, dove ha una pluriennale esperienza negli ambiti IT Strategy, IT Governance e Organization.

Chiara Calafiore
“People & Innovation” Manager, P4I - Partners4Innovation

Professionista nell’ambito “People & Innovation” con esperienza pregressa in contesto aziendale nella funzione Risorse Umane. È attualmente Manager in P4I, si occupa di accompagnare e supportare le organizzazioni nella trasformazione dei processi HR - per migliorare l’Employee Journey - e nell’indirizzo di progettualità di ridisegno organizzativo e di people development, anche rispetto a trend del mercato del lavoro come lo Smart Working.

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